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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 207 - 217 (11page)
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최근 딥러닝 기술을 이용한 주가 예측에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 결과는 높은 예측 정확도를 보여준다. 하지만 대부분의 연구가 주로 훈련 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 기법을 이용한 점 기반 예측(point-based forecasting) 결과이기 때문에 미래 데이터가 없는 장기 예측은 불가능하다. 불확실한 미래에 대한 주가의 장기 예측은 매우 어려운 상황에서 본 연구는 예측 오차를 기반으로 딥러닝의 변곡점 탐색 범위를 조정하거나 수작업으로 추가/삭제하여 예측 오차를 개선하는 장기 예측을 위한 휴리스틱 접근법을 제시한다. 장기 예측은 예측 시점부터 어느 정도의 시간이 지나야 예측 주가의 방향성과 추세를 확인할 수 있기 때문에 실제 주가와 예측 주가의 갭이 벌어지는 시점에 대한 기준을 설정하여 변곡점의 수정을 포함한 반복적인 재예측으로 예측 주가의 추세를 유지하고자 한다. 정확한 예측을 위하여 다변량 예측 실험도 하였는데, 미래의 데이터가 존재하지 않는 상태에서 장기 예측을 위한 장기 예측이 중첩되며 예측력이 약한 것으로 나타났다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 장기 주가 예측을 위한 접근법
3. 결론
References
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